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卷积论文最新视觉报道_参考文献(2024年11月全程跟踪)

内容来源：这家有保障所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

卷积论文

深度学习创新点挖掘的三大秘籍深度学习如何挖掘创新点呢？以下是一些个人见解，希望能为大家带来一些灵感： 𐟔 首先，找到一个新颖且易于复现的模型代码，认真研读并成功运行它，将其作为自己的基线模型。这样，起始的各项指标就不会过低，为后续的探索奠定良好基础。 𐟛 ️ 其次，以这个模型为基础，进行深度改造。引入深度学习领域热门模块，如残差模块、注意力机制模块、循环模块以及transformer模块。也可以尝试新型的深度卷积，如可变形卷积，或者将有监督模式转换为半监督或无监督，运用知识蒸馏、元学习、对比学习等理念。需要注意的是，这些方法可能更多侧重于计算机视觉方向，但总体原则是大胆尝试各种创新改造。如果毫无头绪，可以多多研读他人的论文，从中汲取经验。除了顶尖学术会议中的论文，建议闲暇之余翻阅一些水平相对一般的中文期刊论文以及国内硕士论文。阅读量达到一定程度后，就会发现普通研究者的创新思路（套路）往往存在诸多相似之处，从而能够从中获取大量的灵感源泉。此外，也不要局限于自身研究方向的论文，多涉猎其他相关领域的文章，说不定会有意外收获。 𐟓ˆ 最后，在完成模型改造后，精心训练模型。致力于提升指标表现，或者加快计算速度，又或者实现网络的轻量化设计。倘若取得良好效果，这些皆可成为创新成果的有力支撑。关键在于能够条理清晰地阐述整个研究的逻辑架构。毕竟深度学习网络犹如一个神秘的黑箱，难以确切说明内部具体何处发挥了何种作用。只要能够有力地证实自身所开展的工作具备显著成效，那么便足以称之为创新亮点。通过以上方法，相信大家能够在深度学习中找到自己的创新点，取得丰硕的成果！

7年前，我读硕士接触卷积神经网络，这几天网上又刷到这些人的视频，才突然发现自己生在一个伟大的时代。[吃瓜][吃瓜][吃瓜]鄙人不才，十分煎熬的度过了硕士生涯，但即使面临很大压力也没有弄虚作假，学报论文至今有了28个被引，当年毕业论文外送盲审都是90+，可惜了没意识到自己的潜力，出来工作了。

深度学习必读十大经典论文 𐟓š 深度学习领域中，有几篇经典论文是我们探索人工智能时的重要里程碑。这些论文涵盖了从基础神经网络模型到前沿深度学习技术的方方面面，无论你是初学者还是专业人士，都能在这里找到有价值的知识。 𐟓 首先，由Hinton等人发表的《深度学习》论文，首次引入了深度神经网络的概念，为后续研究奠定了基础。紧接着，LeCun等人提出的《梯度下降学习算法》是深度学习优化的重要方法之一，对于训练深度神经网络至关重要。 𐟓𘠦Ž夸‹来，与卷积神经网络相关的几篇经典论文。Krizhevsky等人提出的AlexNet模型在《ImageNet分类：深度卷积神经网络的表现》中引领了图像分类任务的发展方向。Simonyan和Zisserman提出的VGG模型在《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》中，在深度和性能上取得了显著突破。而He等人在《Deep Residual Learning for Image Recognition》中引入了残差网络（ResNet），解决了深层网络训练中的梯度消失问题。 𐟎蠥楤–，Goodfellow等人提出的GAN模型在《Generative Adversarial Nets》中开创了生成模型的新纪元，使我们能够生成逼真的图像和音频。Sutskever等人在《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》中提出了基于编码器-解码器结构的模型，为机器翻译等序列生成任务带来了巨大突破。 𐟤– 最近几年，注意力机制成为深度学习中的热门话题。《Attention Is All You Need》由Vaswani等人提出的Transformer模型在机器翻译任务中取得了巨大成功，引起了广泛关注。 𐟓š 这些深度学习领域的经典论文，对于你理解深度学习以及发现论文的创新点非常有帮助。如上的这些论文，都已经整理好，供你参考和学习。

计算机视觉入门必读论文推荐如果你刚开始接触计算机视觉，那么有几篇论文是你在入门阶段必须看的。其中之一就是 "Attention is All you Need"，这篇文章由Vaswani等人在2017年的NeurIPS会议上发表。它提出了一种名为Transformer的注意力机制，专门用于序列到序列的任务，比如机器翻译。Transformer完全依赖于自注意力机制来建模输入和输出之间的依赖关系，完全抛弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络。这种注意力机制在计算机视觉任务中的应用非常广泛，比如图像分类、目标检测和语义分割等。另一篇值得一看的论文是 "Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT"，这篇文章由Rae等人在2021年的ICLR会议上发表。它介绍了一种名为RMT（Random Matrix Theory）的方法，用于扩展Transformer模型以处理更长的输入序列。文章详细讨论了RMT方法的原理和实现细节，并展示了在大规模文本生成任务中的效果。虽然这篇文章主要关注自然语言处理领域，但对于理解如何扩展Transformer模型以处理更大的输入数据也对计算机视觉任务具有启发意义。最后，推荐的一篇文章是 "Non-local Neural Networks"，由Wang等人在2018年的CVPR会议上发表。这篇文章介绍了一种非局部神经网络的注意力机制，用于建模图像中像素之间的长程依赖关系。非局部注意力机制能够捕捉到图像中像素之间的全局上下文信息，从而在计算机视觉任务中取得了显著的性能提升。这篇文章为读者提供了一种有效的注意力机制，用于处理图像中的长程依赖关系。这些论文都是注意力机制在计算机视觉领域的重要工作，对于理解和应用注意力机制在计算机视觉任务中的原理和方法具有重要意义。通过阅读这些文章，你可以深入了解注意力机制的基本原理、网络架构和应用场景，为进一步学习和研究提供有价值的参考。

斯坦福论文：扩散模型新架构，控制力更强大这篇来自斯坦福大学的论文介绍了一种名为ControlNet的新型神经网络架构。该架构旨在为已有的大型预训练文本到图像扩散模型添加空间条件控制功能。通过使用零初始化的卷积层，ControlNet在微调过程中避免了有害噪声的干扰。这种方法已经被证明能够与多种条件控制（如边缘检测、深度感知、图像分割、人体姿态识别）结合使用，并且能够有效地控制大型扩散模型Stable Diffusion。论文展示了ControlNet在处理不同条件输入时的有效性，无论是在小型还是大型数据集上，其训练都显示出了强大的稳健性。这项技术的发展可能会使图像扩散模型在更广泛的应用场景中发挥作用。

CNN入门指南：卷积神经网络是什么？今天拿到了老板给的论文，实习期间最重要的任务就是搞清楚CNN和RNN，最好能用CNN来关联两个数据集。一个是二维数组，另一个是来自其他学习算法的多维数组。今晚从最经典的开山之作开始，重温Data Mining、Data Visualization和Machine Learning。Deep Learning中的CNN和RNN是重中之重，过上了边学边用的打工人生活。AI实在太方便了，遇到数学公式和复杂算法不怕看不懂，只担心自己储备太少不会和AI对话。知识分享：卷积（Convolution）是一种特殊的线性运算。以往的矩阵相乘运算可以用卷积来取代。卷积网络中有两个关键参数：输入（input）和核函数（kernel）。输入通常是一个多维数组的数据，而核函数则是通过学习算法优化得到的多维数组参数。这些多维数组叫做张量。每个参数的元素都必须明确地分开存储，假设在存储了数值的有限点集以外，这些函数的值都为0。因此，我们可以在实际操作中对有限个数字元素进行求和来实现无限求和。最后，我们需要在多个维度上进行卷积运算。

ResNet论文解读：残差连接的奥秘今天终于啃完了大名鼎鼎的ResNet论文，真是收获满满啊！这篇论文最大的亮点就是引入了残差连接，下面我来分享一下我的理解，嘿嘿𐟘„ 𐟌Ÿ 什么是残差？先来看看没有残差连接的网络模型。之前的神经网络模型都是把一堆层（卷积层、池化层、全连接层等）串起来，前一层的输出作为下一层的输入。这样做有两个问题：梯度消失/爆炸：梯度是所有层之间的累乘，容易导致梯度消失或爆炸（不懂的可以看看上一篇笔记）。所以，较深的网络不容易训练。累积错误：直观上理解，可能有的层学坏了。由于当前层的输入依赖之前层的输出，所以之前层如果没学好，当前层就更难学好，错误会累积起来。当网络非常深的时候，最后的层已经完全学不好了，导致模型越深，表现越差。 𐟌Ÿ 残差是什么？残差就是改变了网络中部分层的输入，允许当前层拿到前n层的输入。引入残差之后，当前层的输入就不仅仅是前一层的输出，而是前一层的输出+前n层的输入（ResNet中n=2，可以看图2）。 𐟌Ÿ 残差的作用：解决梯度消失：由于能拿到前n层的输入，允许梯度直接通过跳跃连接反向传播，这意味着即使在非常深的网络中，梯度仍然可以传播到较早的层次，从而解决了梯度消失问题。加快收敛速度：由于梯度可以更轻松地传播，使用残差连接的网络通常更容易训练，能够更快地收敛到最小值。防止网络退化：由于当前层能够拿到前n层的输入，那么，就算前面n-1层就算没学好也没关系，相当于没有这n-1层。总而言之，网络层数加深不会变差，大概率会越好。可以构建更深的网络模型：有了前面1,2,3点之后，既然更深的网络不会导致结果变坏，而且引入残差之后可以更容易训练，那么我们就可以构建更深的网络模型（之前工作说明了，网络更深，表现更好）。以上就是我对ResNet的理解啦！有了ResNet，那我们不是想构建多深的网络都行了？𐟘‚（bushi） end：最近忙着做数学作业，这两天更新有点慢，ResNet代码也没有复现，争取明天复现ResNet。

深度学习论文创新点大揭秘！嘿，大家好！今天我想和大家分享一些深度学习论文中的创新点，真的是干货满满哦！𐟓š 添加Attention机制 𐟑€ 首先，很多论文都会在模型中添加Attention机制，这样可以更好地关注重要的特征，提升模型的性能。 Inception模块 𐟏—️ Inception模块也是一个常见的创新点，通过不同尺度的卷积核和池化操作，可以捕捉到更多层次的特征。迁移学习 𐟌 在自己的网络模型上再添加迁移学习也是一个不错的选择，尤其是当你的数据集比较小的时候，这样可以利用已有的知识来提升模型的泛化能力。新的Normalization方法 𐟓Š 目前主要有四种normalization方法，但你也可以尝试增加一种新的normalization方法，比如Layer Normalization、Instance Normalization等，来改善模型的训练效果和性能。命名你的网络 𐟏… 很多论文会在已有的网络结构上进行改进，并在网络的某个层中添加一个新的模块或者对某个模块进行改进。为了展示创新性，他们会把这种改进后的网络命名为某某++。修改卷积核大小 𐟔犦œ‰些论文会修改经典网络中的卷积核大小，然后添加跳跃连接等操作，作为创新点。比如VGG网络中，使用小的池化核（2x2）和小的卷积核（3x3）可以减少参数量，增加非线性映射能力。膨胀卷积+残差网络 𐟌𑊥𐆨†訃€卷积和残差网络结合起来，再加上感知损失，可以让普通的卷积变成膨胀卷积，进一步提升模型的性能。扩展网络识别能力 𐟔 有些论文会扩展网络对目标的识别能力，通过横向对接多个卷积核，之后再进行相加。这样可以让模型更好地捕捉到不同尺度的特征。经典网络结构的改进 𐟏›️ 你也可以在自己的网络结构和各种经典的网络结构上进行改进，比如添加某些参数（正则项、激活函数等），这样可以让你的模型更加健壮和准确。残差块内的改进 𐟛 ️ 在残差块内再添加一个自己的模块，或者套用一个模块，这样可以进一步提升模型的性能。跳跃连接的改进 𐟌 在添加跳跃连接的时候，还可以加上其他功能，比如最大池化和均值池化相结合的方法，这样可以增大局部感受野。极限学习机 ⚙️ 有些论文会使用极限学习机代替传统的BP神经网络，这也是一个不错的创新点。总结 𐟓 希望这些创新点能给你一些灵感！无论是在经典的网络结构上进行改进，还是在自己的网络模型上进行创新，都需要不断地尝试和探索。加油吧！𐟒ꀀ

深度学习创新点从哪里来？看这里！最近有不少朋友问我，深度学习模型的创新点到底该怎么找。其实这个问题我也曾经困扰过，不过经过一番摸索和总结，终于有了一些心得。今天就来跟大家分享一下，希望能帮到你们。从基础模型开始 𐟏—️ 首先，你得找一个比较新的、容易复现的模型代码。读懂它，跑通它，然后把它作为你的baseline。这样一来，你的起始指标就不会太差，至少能有个基础。魔改模型 𐟧™‍♂️ 接下来，就是在这个基础模型上进行各种魔改。你可以加入一些深度学习领域里比较火的模块，比如各种残差模块、注意力机制模块、循环模块，还有很火的transformer模块。或者用各种新型的深度卷积、可变形卷积代替普通卷积。再或者，你可以尝试一些比较火的概念，比如把有监督学习改成半监督学习、无监督学习，或者引入知识蒸馏、元学习、对比学习等等。总之，各种尝试魔改，没有思路就去看别人论文怎么做的。除了各种顶会大佬的文章，建议有空可以看一些比较水的期刊论文，国内硕士论文，看多了会发现普通人的创新点（套路）大多类似，可以从中找到很多灵感，也可以多看看其他相关领域的文章，不一定只看自己研究方向的。训练和优化 𐟒𛊊然后，就是把模型训练好。你可以尝试提高指标，或者提高计算速度，或者把网络轻量化。只要效果好的话，都可以作为你的创新工作。最后，就是要把故事逻辑讲好。网络学习都是黑盒子，说不清里面具体哪里起了哪些作用，只要能证明你做的工作是有效果的就可以是创新点啦。希望这些分享对你有帮助！如果还有什么需要了解的，可以随时找我，让我们一起加油！𐟒ꀀ

𐟓š Day 2 阅读记录与心得分享 𐟎‰ 周末愉快！今天我们来聊聊如何高效地记录和整理阅读过的学术文章。𐟓– 𐟔 深度学习：LeCun et al (2015) 在《Nature》上发表的这篇论文，详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程和成功应用。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用神经网络进行数据表示和学习。 𐟌𓠩š机森林：Breiman (2001) 在《Machine Learning》上发表的论文，介绍了随机森林算法，这是一种基于决策树的集成学习方法。随机森林在分类和回归任务中表现出色，具有高准确性和稳定性。 𐟓𘠥›𞥃分类：Krizhevsky et al (2012) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分类方法，大幅提升了ImageNet竞赛的性能。 𐟒ᠨ‡꦳覄力：Vaswani et al (2017) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了Transformer模型，引入了自注意力（self-attention）机制。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了显著成果。 𐟎𒠥›𔦣‹AI：Silver et al (2016) 在《Nature》上发表的论文，介绍了AlphaGo，一种结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索的围棋AI。AlphaGo在2016年战胜了世界围棋冠军李世石，成为了人工智能领域的一个里程碑。学术研究需要认真对待，如果有任何问题，欢迎大家指正和交流！𐟤

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